Cibersegurança na cadeia de suprimentos__

Por Christine Salomão, jornalista – diretora de conteúdo da ebdi. Cibersegurança na cadeia de suprimentos.

Cibersegurança na cadeia de suprimentos é uma preocupação crescente. À medida que as empresas terceirizam atividades de logística, manufatura e serviços, a exposição a ameaças cibernéticas só aumenta. Parceiros de negócios podem se tornar pontos de entrada para ataques, caso não estejam adequadamente protegidos.

Por isso, a colaboração e a transparência entre os parceiros da cadeia de suprimentos são cruciais para identificar e mitigar riscos de segurança cibernética de forma eficaz. Além disso, a integração de sistemas de TI entre empresas e seus fornecedores também podem servir como portas de entradas para os ataques cibernéticos.

Outro problema são os próprios colaboradores, tanto internos quanto de parceiros externos, que podem representar riscos para a segurança. Acesso não autorizado ou comportamento negligente podem levar a vazamentos de dados ou interrupções.

Falta de visibilidade: em muitas cadeias de suprimentos, a falta de visibilidade sobre os ativos de TI e dados que fluem entre as partes dificulta a detecção e a resposta a ameaças cibernéticas.

Ataques de ransomware: ataques de ransomware direcionados a empresas de logística e fabricantes podem paralisar operações e levar a demandas de resgate significativas.

Regulamentação crescente: à medida que os governos intensificam as regulamentações de proteção de dados e cibersegurança, as empresas enfrentam o desafio de cumprir essas regras em suas operações de cadeia de suprimentos.

Desafios de compatibilidade: a padronização de medidas de segurança em diferentes partes da cadeia de suprimentos pode ser complicada, especialmente em cenários globais.

Escassez de talentos em cibersegurança: a escassez de profissionais qualificados em cibersegurança torna mais difícil para as empresas encontrar e manter talentos para proteger suas operações.

Falta de conscientização: a conscientização sobre ameaças cibernéticas e boas práticas de segurança é frequentemente insuficiente em toda a cadeia de suprimentos, o que torna os funcionários vulneráveis a ataques de engenharia social.

Agora, o caminho para vencer esses desafios é a a cibersegurança proativa, que  busca identificar e mitigar riscos de segurança antes que se transformem em problemas graves. Ou seja, estratégia baseada na prevenção, tendo a Inteligência Artificial como aliada. Ao contrário da cibersegurança reativa, que se concentra principalmente em responder a ameaças e incidentes após sua ocorrência.

  • Detecção avançada de ameaças: os sistemas de IA podem analisar grandes volumes de dados em tempo real para identificar padrões e comportamentos anômalos que indicam possíveis ataques. Essa capacidade de detecção avançada ajuda a identificar ameaças em estágio inicial, antes que causem danos significativos.
  • Automação de resposta a incidentes: a IA pode automatizar a resposta a incidentes, acelerando o tempo de reação a ameaças. Isso pode incluir bloqueio automático de tráfego malicioso, isolamento de sistemas comprometidos e geração de alertas para a equipe de segurança.
  • Aprimoramento de ferramentas de segurança: a IA pode ser incorporada em firewalls, sistemas de detecção de intrusões e outras ferramentas de segurança para melhorar a precisão na identificação de ameaças e reduzir falsos positivos.
  • Análise de grandes volumes de dados (Big Data): a IA pode ajudar a analisar grandes volumes de dados de registros de segurança e logs para identificar padrões e tendências que podem ser indicativos de ameaças.
  • Modelagem de ameaças: a IA pode ser usada para modelar ameaças e simular cenários de ataque, ajudando as organizações a antecipar vulnerabilidades e implementar medidas de segurança proativamente.
  • Segurança de dispositivos IoT: com a proliferação de dispositivos da Internet das Coisas (IoT), a IA pode ajudar a monitorar e proteger esses dispositivos, identificando comportamentos anômalos que possam indicar comprometimento de segurança.
  • Classificação de arquivos maliciosos: a IA pode ser usada para identificar automaticamente arquivos e aplicativos maliciosos com base em características de comportamento e código.
  • Treinamento de modelos de machine learning: a IA pode ser usada para treinar modelos de aprendizado de máquina para reconhecer ameaças específicas, tornando a detecção mais precisa ao longo do tempo.
  • Adaptação às ameaças em evolução: a IA é capaz de se adaptar às ameaças em constante evolução, uma vez que pode aprender com novos dados e comportamentos, garantindo que as defesas permaneçam eficazes.

E para debater esses e outros temas importantes para a cadeia de suprimentos, a EBDI realizará o SAB Supply Chain 2024. Para participar do Encontro, uma imersão de 3 dias, clique aqui (vagas limitadas). E aproveite para conhecer o calendário completo dos Encontros da EBDI.

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